基于数字孪生的网联自动驾驶测试方法研究

数字孪生（DT）可以虚拟化地呈现出系统的整个生命周期，非常适合在自动驾驶测试中使用。提出了在有限环境下利用 DT 进行网联自动驾驶测试的方法，即在自动驾驶的仿真测试环境中，利用DT的映射实现虚拟复杂道路场景下真实的网联自动驾驶车辆测试。相关实验说明，该方法能够有效地支持开展网联自动驾驶测试。

2021-10-14
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智慧农业核心技术之农业物联网与农业专用芯片

智慧农业产前、产中、产后的信息管理与服务主要是利用物联网、智能分析等技术,将种植对象的温室或大田空气温湿度、光照度、土壤温湿度等环境数据和株高、叶片参数、叶绿素、水分胁迫等生物信息数据进行采集和处理,并进行实时显示和远程监控,实现农业现场各种气象与环境数据、图像视频的实时采集与远程传输,有效提高农业环境监测水平和农业环境监测数据的时效性；实现自动喷灌、科学施肥、生物防治病虫害等科学化管理,提高作物种植水平,便于生产者及时掌握农作物、园艺作物、蔬菜、果树等生长动态与灾害情况,并进行快速诊断和预警；实现集感知、监测、智能预警与分析为一体的农业生产全过程信息监管和服务。

2021-10-13
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磁力耦合器及其在水泥生产应用中注意事项

磁力耦合器也称磁力联轴器，主要由连接在电动机轴端的导磁体和连接在负载端的永磁体两部分组成。在运行中，按照涡流感应原理，以上两部分相对运动产生磁场，而这样在盘状导体中就会产生涡流，而涡流所产生的磁场和磁体相互吸引，从而使转子和导体两个部件通过空气间隙传递力矩

2021-10-13
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云平台之多租户

在云领域我们常常会听到一个词:多租户。这个词在不同的语境中有着不同的含义。本文将介绍云平台中的多租户的概念以及实现多租户支持的思路。什么是租户刚開始接触这个概念时,你肯定感觉“租户”这个词怪怪的。但假设我们换个词,我相信你立即就有感觉了。这个词就是“客户”（这里的客户指的就是商业上面的客户）。一个租户就是一个客户,比方我们开发的服务是给 XXX 企业使用的,那该企业就是我们的一个客户/租户；假设这个服务是面向互联网的,那么使用该服务的每一个互联网用户都是一个客户/租户。

2021-10-05
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MIT新研究：过去80年，算法效率提升到底有多快？

随着摩尔定律走向终结，靠提升计算机硬件性能可能越发难以满足海量计算的需要，未来的解决之道在于提升算法的效率。MIT的这篇新论文总结了过去80年来，算法效率的提升究竟有多快。提起算法，它有点像计算机的父母，它会告诉计算机如何理解信息，而计算机反过来可以从算法中获得有用的东西。

2021-09-30
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【操作系统】处理机调度简述

定义操作系统管理了系统的有限资源，当有多个进程（或多个进程发出的请求）要使用这些资源时，因为资源的有限性，必须按照一定的原则选择进程（请求）来占用资源, 我们称之为调度。其目的是控制资源使用者的数量,选取资源使用者许可占用资源或占用资源。处理机调度的三个层次: ？高级调度:作业调度, 调度对象为作业. ？中级调度:内存调度（实质是存储器的对换功能）？低级调度:进程调度, 调度对象为进程或内核级线程

2021-09-27
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深度学习中的分布式训练

随着人工智能与深度学习的发展，大规模和超大规模的模型越来越受到业界的推崇。以NLP行业为例，从最开始的Bert-base只有1亿左右的参数量，到千亿级别的GPT-3，再到今年6月发布的目前全球最大预训练模型“悟道2.0”，参数规模达到惊人的1.75万亿，整个业界都由一种向更大模型发展的趋势。面对如此庞大的模型，必然也需要庞大的数据量才能进行训练，如果没有分布式训练的大算力加持，一个Epoch可能就要训练到天荒地老。抛开业界淬炼超大模型的场景，对于一个AI行业的普通算法工程师，面对日常的工作，分布式训练也可以大大加速模型的训练、调参的节奏、以及版本的迭代更新，在时间如此珍贵的当下，相信没有工程师会抗拒分布式训练带来的收益。因此，我们今天就聊聊深度学习中关于分布式训练的那些事儿。

2021-09-20
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SaaS软件建立平台生态的挑战

企业级SaaS提供PaaS最直接的好处是：为标准化SaaS应用（SaaS自身不能进行功能定制，不能满足用户的太多的个性化要求）提供功能拓展的可能，为用户实施系统提供定制化开发的平台；

2021-09-13
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OpenClaw替我干科研

OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。

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2026酒店业人工智能与自动化应用报告：应对当下挑战塑造未来价值

本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域，收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示，78%的酒店集团已启用人工智能，89%计划新增应用场景，但多数项目仍停留在试点阶段，或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分)，凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值，需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算，以及全企业级的系统整合。

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2026科研分类与结构化数据的价值研究报告

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